Effektiv håndtering af Selleri, CeleryBeat, Flower og FastAPI i DevContainers

Dynamisk Docker-opsætning til FastAPI, Selleri og relaterede tjenester

Dette script bruger Python med Docker Compose til at konfigurere dynamisk servicestyring i et udviklingsmiljø. Tjenester er indstillet til kun at køre, når det er nødvendigt, og optimerer ressourceforbruget.

# Docker Compose file with profiles for selective service activation
version: '3.8'
services:
  trader:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
      - ~/.ssh:/home/user/.ssh:ro
      - ~/.gitconfig:/home/user/.gitconfig:cached
    command: sleep infinity
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - default
  celery:
    build:
      context: ..
      dockerfile: .devcontainer/Dockerfile
    volumes:
      - ../:/app:cached
    command: celery -A src.celery worker --loglevel=debug
    environment:
      - AGENT_CACHE_REDIS_HOST=redis
      - DB_URL=postgresql://myuser:mypassword@postgres:5432/db
    profiles:
      - optional
  redis:
    image: redis:latest
    networks:
      - trader-network
    profiles:
      - default

Optimering af selleri -opstart med et Python -script

Dette Python -script automatiserer opstart af selleri -tjenester baseret på brugerhandling. Den bruger Docker SDK til Python til at kontrollere containere.

import docker
def start_optional_services():
    client = docker.from_env()
    services = ['celery', 'celerybeat', 'flower']
    for service in services:
        try:
            container = client.containers.get(service)
            if container.status != 'running':
                container.start()
                print(f"Started {service}")
            else:
                print(f"{service} is already running")
        except docker.errors.NotFound:
            print(f"Service {service} not found")
if __name__ == "__main__":
    start_optional_services()

Enhed, der tester selleri-arbejdsgangen

Dette Python -testscript bruger Pytest til at validere det selleri -opgavens eksekveringsudførelsesmiljø, hvilket sikrer modularitet og korrekthed.

import pytest
from celery import Celery
@pytest.fixture
def celery_app():
    return Celery('test', broker='redis://localhost:6379/0')
def test_task_execution(celery_app):
    @celery_app.task
    def add(x, y):
        return x + y
    result = add.delay(2, 3)
    assert result.get(timeout=5) == 5

Ofte stillede spørgsmål om Docker og Selleri-integration

1. Hvad er formålet med Docker -komponeret profiler?
2. De tillader gruppering af tjenester i logiske kategorier, hvilket muliggør selektiv opstart af containere. For eksempel kan "standard"-profilen omfatte væsentlige tjenester som FastAPI, mens den "valgfri" profil inkluderer Celery arbejdere.
3. Hvordan starter jeg en bestemt tjeneste fra en valgfri profil?
4. Brug kommandoen docker compose --profile optional up celery for kun at starte beholderne i den "valgfri" profil.
5. Hvad er fordelen ved at bruge Docker SDK til styring af containere?
6. Docker SDK muliggør programmatisk kontrol over containere, såsom at starte eller stoppe specifikke tjenester dynamisk gennem Python -scripts.
7. Hvordan kan jeg overvåge selleri-opgaver i realtid?
8. Du kan bruge Flower, et webbaseret overvågningsværktøj. Start det ved hjælp af celery -A app flower For at se opgavens fremskridt og logfiler via en webgrænseflade.
9. Hvad er fordelen ved at drive selleriarbejdere kun efter behov?
10. Det sparer ressourcer og undgår unødvendige API-kald. For eksempel kan du forsinke start af arbejdere, indtil specifikke integrationstest har brug for baggrundsopgavebehandling.

Effektiv containerstyring for udviklere

Effektivt styring af udviklingsressourcer er afgørende for at opretholde produktiviteten. Ved selektivt at starte tjenester som selleri og blomster kan udviklere fokusere på bygningsfunktioner uden unødvendige distraktioner. Docker komponerer profiler forenkler denne proces, hvilket sikrer, at ressourcer bruges klogt.

Scripts og testrammer forbedrer denne opsætning yderligere ved at levere dynamisk serviceaktivering og validering. Kombineret tilbyder disse værktøjer et fleksibelt og robust miljø, der giver udviklere mulighed for at fejlsøge, teste og implementere deres Fastapi -applikationer med lethed. 🌟